AIの商品推薦はどう決まるのか？

「〜におすすめの商品は？」という質問に対し、AIは4段パイプラインで候補を集め、事実を突合し、3〜5点に絞って回答します。参照されるのは、公式サイトの商品ページ、モールの商品ページ、レビュー、比較記事です。公式情報が機械可読で、複数の情報源が同じスペックを語り、レビューが裏付けている商品だけが推薦に耐えます。原理はAIエンジンの仕組みを参照。

モールと自社ECはどう分けるか？

日本のECはモール依存度が高く、楽天・Amazon.co.jp・ZOZOTOWNの商品ページはそれ自体が強い情報源です。自社ECの役割は「公式の一次情報源」：最も正確で詳細なスペック、価格、比較表、FAQを置く場所です。モール側の商品情報（タイトル・スペック・画像）を公式サイトと一致させることが、グラウンディング通過の条件になります。ファッション領域ではZOZOTOWN上の情報鮮度が特に重要です。

実行チェックリスト

  • 全商品ページにProductスキーマ（名称、説明、価格、在庫、レビュー集約）を実装する
  • 商品マスタを1つ作り、自社EC・楽天・Amazon.co.jp・ZOZOTOWNの表記を統一する
  • 比較表と「選び方」コンテンツを作る——比較質問はAI商品推薦の主戦場
  • レビューの蓄積と返信を運用に組み込む（自作自演は絶対にしない）
  • 価格・在庫の表示を最新に保つ——古い価格は回答の誤りとして残る
  • 「カテゴリ＋おすすめ」「AとBどっち」型の質問セットで月次実測する

よくある落とし穴

モール任せで自社ECを放置すると、AIにとって「公式の一次情報源がない」状態になり、記述の主導権を第三者に渡します。逆に、モールの情報を更新せず自社ECだけ新しくすると、価格やスペックの矛盾でグラウンディングに落ちます。設計の詳細は回答エンジニアリング、効果測定は計測SOPを参照してください。

よくある質問

モールと自社EC、どちらを優先？
両方ですが役割が違います。モールは集客とレビュー資産の場、自社ECは公式一次情報源の場です。情報の一元管理（商品マスタ）を先に作り、両者の表記一致を担保するのが正しい順序です。
AIが勝手に価格を間違えて回答する場合は？
ほぼ常に情報源側の不整合が原因です。公式サイト・モール・比較サイトのどこかに古い価格が残っています。全情報源を棚卸しして訂正し、再測定で回答が修正されたか確認してください。
商品レビューは自作自演してもよい？
絶対にだめです。各プラットフォームの規約違反であり、法的リスクもあります。レビューは購入後の自然な依頼フローで誠実に集める以外の方法はありません。